[發(fā)明專利]一種基于地理標(biāo)記圖像的遙感圖像遷移學(xué)習(xí)方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710753973.6 | 申請日: | 2017-08-29 |
| 公開(公告)號: | CN107578003B | 公開(公告)日: | 2020-04-14 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 霍連志;唐娉;趙理君 | 申請(專利權(quán))人: | 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京億騰知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11309 | 代理人: | 陳霽 |
| 地址: | 100101 北京市朝陽區(qū)大屯*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 地理 標(biāo)記 圖像 遙感 遷移 學(xué)習(xí)方法 | ||
1.一種基于地理標(biāo)記圖像的遙感圖像遷移學(xué)習(xí)方法,其特征在于包括以下步驟:
A對收集的地理標(biāo)記圖像去除與場景無關(guān)的一些圖像;圖像的地理標(biāo)記標(biāo)出了用戶拍攝時的地理位置,但是圖像的內(nèi)容并不顯示拍攝位置的地表覆蓋類型,因而這些圖像對遙感圖像的分類并沒有幫助,需要去除掉這類的圖像;
B使用視覺詞匯模型對地理標(biāo)記圖像進(jìn)行識別,得到圖像識別類別信息;首先使用提取圖像中的局部興趣點,對所有圖像中的局部興趣點使用聚類算法Kmeans進(jìn)行聚類,得到k個聚類中心,這些聚類中心稱為視覺詞匯;然后每幅圖像可以對所提取的每個局部興趣點與這k個視覺詞匯進(jìn)行歐式距離的相似性比對,獲得每個局部興趣點最相似的某個視覺詞匯,進(jìn)而把每幅圖像由不同局部興趣點的分布表示映射為視覺詞匯的分布表示;統(tǒng)計每幅圖像中視覺詞匯的統(tǒng)計直方圖,得到每幅圖像新的特征表示方法;使用直方圖相似性計算方法,進(jìn)而可以對兩幅不同的圖像進(jìn)行相似性比對,進(jìn)行圖像內(nèi)容的分類識別;
C對地理標(biāo)記圖像讀取其地理位置信息,并映射到待處理的遙感圖像上;讀取地理標(biāo)記圖像的地理位置字段,以經(jīng)緯度的方式存儲;然后需要根據(jù)所處理的遙感圖像的投影方式,對每幅圖像所提取的經(jīng)緯度坐標(biāo),經(jīng)投影轉(zhuǎn)換,映射到遙感圖像上某個具體像素,建立起自然場景圖像拍攝位置與遙感圖像上某個像素位置的對應(yīng)關(guān)系;
D對步驟B中得到圖像識別類別信息,根據(jù)待處理的遙感圖像分類任務(wù)重新進(jìn)行類別映射;對步驟B中的圖像理解的類別信息,進(jìn)行重組、映射到待處理遙感圖像的地表覆蓋分類體系上,通過類別重組、映射,把自然場景圖像理解的分類類別信息轉(zhuǎn)換為滿足遙感圖像地表覆蓋分類需求的分類體系;
E通過步驟C和步驟D得到遙感圖像初始樣本點,以所有初始樣本點為中心像素,取其3×3的窗口;把窗口內(nèi)與中心像素光譜值差異小于一定閾值的所有像素,增加為新的樣本,最終得到適應(yīng)遙感圖像的訓(xùn)練樣本集;
F利用步驟E中最終得到的遙感圖像訓(xùn)練樣本集,訓(xùn)練一個支持向量機(jī)分類器;然后使用訓(xùn)練得到的分類器,對整幅遙感圖像進(jìn)行分類,完成從地理標(biāo)記圖像獲取樣本,并對待處理的遙感圖像進(jìn)行自動分類的遷移學(xué)習(xí)過程。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于步驟A中所述的場景無關(guān)的圖像,是指那些對地表覆蓋分類沒有幫助的圖像;去除的方法可以使用人工目視確認(rèn)刪除,或者使用人臉識別特定目標(biāo)自動識別算法去除。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于步驟E中的閾值的計算過程為:對每一種地表覆蓋類型的所有初始樣本點,計算任意兩兩樣本點之間的遙感圖像光譜值差異;求取兩兩之間光譜值差異的最大值,作為其閾值。
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